基于动态图网络的水下机器人故障检测及自修复方法

本发明涉及智能机器人故障诊断领域，公开一种基于动态图网络的水下机器人故障检测及自修复方法。方法包括：(1)构建水下机器人的时间图模型Gt，节点表征组件实时状态，边表征交互关系，生成动态节点嵌入；(2)动态演化图结构，输出节点健康度评分并触发退化预警；(3)建立故障传播模型，计算传播强度矩阵Ptfault，结合节点异常分数定位故障源及传播路径；(4)采用规则库与强化学习混合策略生成自修复指令，优化控制动作。系统包括动态图构建模块、退化分析模块、故障传播引擎和自修复控制器。本发明通过动态图建模融合多源时序数据与拓扑关系，解决了传统方法对复杂故障传播建模不足的问题，显著提高了故障检测精度与自修复实时性。